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这篇博客深入介绍了Apache Flink的基础API，包括Streaming(DataStream API)和Batch(DataSet API)。在Streaming部分，讨论了Event Time、State & Fault Tolerance以及各种Operators。而在Batch部分，涵盖了Transformations、Fault Tolerance和Hadoop Compatibility等主题。此外，还提及了Table API和SQL的使用。博主提供了相关参考资料以供进一步学习。
当学习了之前的课程后，我们便有了Flink 的基础，接下来将进行实战，举例各个部分的实现代码。
1 Flink 基础 API 概念
- 1.1 Scala API 扩展
- 1.2 Java Lambda表达式
2 Streaming (DataStream API)
- 2.1 Event Time
- 2.2 State & Fault Tolerance
- 2.3 Operators
- 2.4 Connectors
- 2.5 Side Outputs
- 2.6 聚合（增量和全量）
3 Batch(DataSet API)
- 3.1 Transformations
- 3.2 Fault Tolerance
- 3.3 Iterations
- 3.4 Zipping Elements
- 3.5 Conntectors
- 3.6 Hadoop Compatibility
- 3.7 Local Execution
- 3.8 Cluster Execution
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